Entwickeln von KI-Apps mit Java
Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für Java-Entwickler, die mit dem Erstellen von KI-Apps beginnen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen, Schulungskurse usw.
Ressourcen für Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können problemlos an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Bildanalyse, die semantische Suche und die Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzer können über REST-APIs, das langchain4j-azure-open-ai-Paket oder über das Azure AI Foundry-Portalauf den Dienst zugreifen.
Bibliotheken und Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| langchain4j-azure-open-ai | ReleasesMaven-Paket |
| langchain4j-azure-ai-search | ReleasesMaven |
| langchain4j-document-loader-azure-storage-blob | ReleasesMaven |
| Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 | Ein Artikel, der Sie durch das Erstellen eines Chatabschlusssbeispiels führt. |
| Abschlüsse | Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie die Vervollständigung für den bereitgestellten Prompt abgerufen werden. |
| Streamen von Chatverabschlüssen | Ein einfaches Beispiel, in dem veranschaulicht wird, wie das Streamen von Chatvervollständigungen verwendet wird. |
| Wechseln von OpenAI zu Azure OpenAI | Ein Artikel mit Anleitungen zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, um zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI Service hin und her zu wechseln. |
| OpenAI mit rollenbasierter Microsoft Entra ID-Zugriffssteuerung | Ein Artikel, der sich mit der Authentifizierung mit Microsoft Entra ID befasst. |
| OpenAI mit verwalteten Identitäten | Ein Artikel, in dem komplexere Sicherheitsszenarien beschrieben werden, die eine rollenbasierte Zugriffssteuerung von Azure (Azure Role-Based Access Control, Azure RBAC) erfordern. In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren. |
| Weitere Beispiele | Die Azure OpenAI Service-Beispiele sind eine Reihe eigenständiger Java-Programme, die die Interaktion mit dem Azure OpenAI Service mit der Clientbibliothek veranschaulichen. Jedes Beispiel konzentriert sich auf ein bestimmtes Szenario und kann unabhängig ausgeführt werden. |
Dokumentation
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Dokumentation zu Azure OpenAI Service | Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
| Schnellstart: Erste Schritte zur Texterstellung mit Azure OpenAI Service | Eine schnelle Reihe von Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und Code, die Sie schreiben müssen, um ein Modell mit Java aufzufordern. |
| Schnellstart: Erste Schritte für die Verwendung von GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service | Ähnlich wie der vorherige Schnellstart, aber mit einem Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen, um den Inhalt bei bestimmten Fragen anzupassen. |
| Schnellstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service in IntelliJ | Ähnlich wie der erste Schnellstart, aber mit einem Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen, um den Inhalt bei bestimmten Fragen mit IntelliJ anzupassen. |
| Schnellstart: Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten | Ähnlich wie der erste Schnellstart, aber dieses Mal fügen Sie Ihre eigenen Daten hinzu (z. B. eine PDF oder ein anderes Dokument). |
| Schnellstart: Erste Schritte mit Azure OpenAI Assistants (Vorschau) | Ähnlich wie der erste Schnellstart in dieser Liste, aber dieses Mal weisen Sie das Modell an, den eingebauten Python-Code-Interpreter zu verwenden, um mathematische Probleme Schritt für Schritt zu lösen. Dies ist ein Ausgangspunkt für die Verwendung Ihrer eigenen KI-Assistenten, auf die über benutzerdefinierte Anweisungen zugegriffen wird. |
| Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats | So fordern Sie das Modell programmgesteuert auf, den Inhalt eines Bildes zu beschreiben. |
| Schnellstart: Generieren von Bildern mit Azure OpenAI Service | Generieren Sie programmgesteuert Bilder mit Dall-E auf der Grundlage eines Prompts. |
Ressourcen für andere Azure KI-Dienste
Zusätzlich zu Azure OpenAI Service gibt es viele andere Azure AI-Dienste, die Entwicklern und Organisationen helfen, schnell intelligente, marktfähige und verantwortungsvolle Anwendungen mit vordefinierten und vordefinierten anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.
Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Integrieren von Speech in Ihre Apps mit Speech SDK-Beispielen | Eine Sammlung von Beispielen für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr. |
| Extrahieren von strukturierten Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mit der Formularerkennung in Java | Eine Sammlung von Beispielen für die Clientbibliothek der Azure KI-Formularerkennung. |
| Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mit der Textanalyse in Java | Die Clientbibliothek für Textanalyse ist Teil des Azure AI Language-Diensts, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verständnis und Analysieren von Text bereitstellt. |
| Dokumentübersetzung in Java | Ein Schnellstartartikel, in dem erklärt wird, wie die Dokumentübersetzung verwendet wird, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen, wobei die Struktur und die Textformatierung beibehalten werden. |
| Analysieren von Bildern | Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure KI-Bildanalyse SDK hostet |
Dokumentation
| KI-Dienst | Beschreibung | API-Referenz | Schnellstart |
|---|---|---|---|
| Content Safety | Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt. | Referenz zur Content Safety-API | Schnellstart |
| Dokument Intelligenz | Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. | Referenz zur Document Intelligence-API | Schnellstart |
| Sprache | Erstellen von Apps mit branchenführenden Language Understanding-Funktionen für natürliche Sprache | Referenz zur Language-API | Schnellstart |
| Suche | Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen. | Referenz zur Search-API | Schnellstart |
| Speech | Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und Sprechererkennung | Referenz zur Speech-API | Schnellstart |
| Übersetzer | Verwenden Sie KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 in Gebrauch, gefährdete und gefährdete Sprachen und Dialekte zu übersetzen. | Referenz zur Übersetzer-API | Schnellstart |
| Vision | Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos | Referenz zur Vision API | Schnellstart |
Training
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Workshop: Generative KI für Anfänger | Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen. |
| Erste Schritte mit Azure Lab Services | Azure KI Services ist eine Sammlung von Diensten, die Bausteine von KI-Funktionen sind, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Azure AI Services-Ressourcen bereitstellen, sichern, überwachen und bereitstellen und verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen. |
| Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI | Schulungspfad, der Ihnen hilft zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage der generativen KI bilden: wie der Azure OpenAI Service Zugang zur neuesten generativen KI-Technologie bietet, wie Prompts und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Grundsätze von Microsoft ethische KI-Fortschritte vorantreiben. |
| Entwickeln von generativen KI-Lösungen mit Azure OpenAI Service | Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT-, GPT-, Codex- und Embeddings-Modelle. In diesem Lernpfad lernen Entwicklerinnen und Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren. |
KI-App-Vorlagen
KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut verwaltete, einfach bereitzustellende Referenzimplementierungen, die helfen, einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps zu gewährleisten.
Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteine und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich jeweils auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumentation, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie sie für Ihre eigenen Zwecke übernehmen und erweitern können.
Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren wichtigen Vorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Um alle verfügbaren Vorlagen zu durchsuchen, lesen Sie die KI-App-Vorlagen im KI-App-Vorlagenkatalog.